Coursera机器学习 week2 assignment

最新推荐文章于 2024-09-24 19:42:44 发布

原创最新推荐文章于 2024-09-24 19:42:44 发布 · 1.2k 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#Andrew Ng #机器学习

机器学习专栏收录该内容

9 篇文章

订阅专栏

本文介绍了使用Matlab进行编程的基本操作，包括创建单位矩阵、绘制数据图表、计算成本函数及实现梯度下降算法等内容。

warmUpExercise.m:

A = eye(5);

plotData.m:

plot(x,y,'rx','markersize',10);
xlabel('Population of City in 10,1000s');
ylabel('Profit in $10,1000s');

computeCost.m:

J = (1/(2*m))*sum((X*theta-y).^2);

gradientDescent.m:

theta = theta - alpha*(1/m)*(X' * (X*theta-y))

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Stephenfzp

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

Machine Learning - Coursera 吴恩达机器学习教程 Week4 学习笔记

zhang35的博客

02-04

1400

背景当目标函数非线性时（比如下图明显需要一条曲线），就需要增加高次项来获得曲线，当特征数量比较多时，增加高次项会使特征数量爆炸式增长。比如图像识别问题，对50 * 50像素的图像，如果将每个像素作为特征，增加二次特征就会产生约3 * 10 ^ 6个特征（C22500 = 2500 * 2499 / 2）这种情况下，若要使用普通逻辑回归学习所有特征，计算量就过大了。此时用神经网络学习这种复杂的非线性假设函数，就比较合适了。神经网络首先学习几个术语： dendrite: 树突（输入） cell

机器学习笔记coursera-吴恩达-week4 ext3 -AudreyZ

Cjiajiailoveuyy的博客

10-25

267

开个帖记录一下机器学习作业代码顺便督促自己一下不要再抄来抄去了!!当然好好借鉴大佬还是要的..week4 ext3 week4 ext3 function [J, grad] = lrCostFunction(theta, X, y, lambda) // A code block function [J, grad] = lrCostFunction(theta, X, y, lambda) %LRCOSTFUNCTION Compute cost and gradient for logistic

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Coursera机器学习-Week 2-编程作业:Linear Regression

逐梦者

12-29

3069

记得上一次学这门课程就是卡到了这里才做不下去的，因为那时候看着英文文档就头大~~~这次折腾了好久终于搞定了这些个作业，想想就扎心，英文成了我最大的瓶颈！因为文档看得不是特别懂，光如何提交都搞了好久才搞定。这次作业都是完善一些函数，本身不难，如果你看懂了视频以及英文文档的话~~~1 warmUpExercise.m将给定代码插入即可，就是完善一个生成 5∗55 * 5 单位矩阵。function A

coursera Machine Learning Week2 学习笔记

Love_Tea_Cat的专栏

05-12

1751

Part4: Linear Regression with Multiple Variables

R programming WEEK2

07-04

coursera R programming 课程，含课后练习题！一共4个星期的课程。附件为第二星期的课程！

Coursera机器学习week2 单元测试

weixin_30535565的博客

02-08

425

Week2 ||Introduction 求x2(4)第4个数据的第2个特征的归一化。平均值：(7921+5184+8836+4761) / 4 =6675.5 MAX-MIN =8836 -4761 =4075 所以答案为(4761 - 6675.5) /4075 = -0.47 本体代价函数快速收敛表示正合适，故选B 计算X时需要加上[1 ...

Coursera机器学习 Week2 笔记

Shenglei Sketches

08-15

1028

Linear regression with multiple variable & Normal equation

Coursera Machine Learning Week 4 - Neural Networks

热门推荐

xiewen99的专栏

08-31

1万+

Coursera Machine Learning Week 4 - Neural Networks

Coursera课程代码合集：MOOC学习资源整理

这些代码往往遵循课程进度组织，按周划分（如 week1、week2…），每一周包含对应的编程作业（Programming Assignment），并配有说明文档（README.md）、测试用例、数据集以及预期输出结果。值得注意的是，这类代码...

C1 Week 1:(2)Linear Regression with One Variable

不蒸馒头的博客

01-22

1248

>Reg->Reg->->->for y.->->->The->->->->->->->->->->->->->->->->->->->->->->->->->Hopefully,->->->->->->【Optional】->->->->->->->——————

coursera R语言第二次作业

01-24

Coursera data science课程第二次大作业

吴恩达机器学习和神经网络第四周assignment4_2个人记录

qq_55736201的博客

10-16

122

【代码】吴恩达机器学习和神经网络第四周assignment4_2个人记录。

机器学习笔记：学习率预热 warmup

qq_40206371的博客

08-07

1563

一种常见的方法是逐渐预热。假设预热的迭代次数为T‘，初始学习率为α0，那么在预热的过程中，每次更新的学习率为。

【有啥问啥】机器学习&深度学习中的Warmup技术是什么？

Chauvin的博客

08-12

1659

Warmup技术是一种有效的学习率调整策略，特别是在训练机器学习&深度学习模型时。它通过在训练初期使用较小的学习率，并逐步增加到目标学习率，帮助模型稳定地过渡到稳定的训练阶段。Warmup技术可以与其他学习率调整策略结合使用，以实现最佳的训练效果。在实际应用中，warmup被广泛用于大规模模型训练、微调以及分布式训练等场景。

warmup

qq_41071646的博客

01-10

1万+

这个其实算是入门题在上面可以看到打印出来了很多东西然后发现他会把我们这个地址打印出来那么我们只要把返回地址补充上就好了这里耗费了我不少功夫然后我们输入动态调试一下看看哪里是返回值发现插了 8*9 72个字符那么就很好办了构造就完事了 # -*- coding:utf-8 -*- from pwn impo...

Resnet-18-训练实验-warm up操作

云中寻雾的博客

07-25

2260

实验数据：cat-dog 二分类，训练集：19871 验证集：3975 实验模型：resnet-18 batchsize：128*2 （一个K80吃128张图片）存在的问题：对训练集 accuracy可达0.99 loss=1e-2 -3，然而验证集 accuracy 0.5，loss 很高，试了多个初始学习率（0.1 — 0.0001）都不行解决上述问题：采取warm up方法 ...

深度学习基础【调优方法】——warmup